استخدام تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بأعداد الحوادث المرورية في مدينة مصراتة في الفترة (2012-2021)
the period (2012-2021) Using analysis of time series forecast the numbers of the traffic accidents in Misurata city in
Keywords:
Time series, Method of (Box-Jenkins), Traffic AccidentsAbstract
This research aims to analysis the time series using the method (Box-Jenkins) to find the best and most efficient statistical model to predict the number of traffic accidents in the city of Misurata based on the monthly data from the period from (01/01/2012 to 31/07/2021). The results of the data analysis showed that the appropriate model for the chain of traffic accidents is ARIMA (0,1,1) relying on this model, the number of traffic accidents per month for the next two years was predicted, and the predicted values were consistent with the real values in the direction, which humiliates the efficiency of the model. Taking into account other statistical criteria
References
1. عدنان ماجد عبد الرحمن بري، طرق التنبؤالإحصائي، مطابع الملك سعود، المملكة العربية السعودية، الطبعة األولى،.2002.
2. محمد شيخي، طرق االقتصاد القياسي، دار الحامد للنشر والتوزيع، األردن، الطبعة األولى، 2009.
3. سمير مصطفى شعراوي، مقدمة في التحليل الحديث للسلاسل الزمنية، مركز النشر العلمي، المملكة العربية السعودية،الطبعة الأولى، .2005.
4. محمد قدوري الخضيري، دراسة مقارنة لطرق التقدير والتنبؤ لبعض نماذج بوك - جنكنز الموسمية، رسالة ماجستير في الإحصاء، كلية الإدارة والأقتصاد- جامعة بغداد، .1996
5. وليد دهان صليبي الجبوري، التنبؤ بمستوى التضخم في أسعارالمستهلك الشهرية في العراق باستخدام السلاسل الزمنية ثنائية المتغيرات، رسالة ماجستير في الإحصاء، كلية الإدارة والاقتصاد- جامعة المستنصرية، 2010.
6- Anderson, R.L (942) "Distribution of the series analysis correlation coefficient", Ann, Mat statistic. Vol. B P-P (113-129).
7- Box G.E.P an pierce, DA, (1970), " Distribution of the residual auto correlation in auto regressive
integrated moving average time series model".
8- JASA, VOL. 65, P-P (1520-1526). George E.P Box, Gwily M.Jenkins (1976), "Time series analysis for casting and control ", Holden
day London.
